p(
a|b)
=p(a
)p(b
|a)p
(b)
通常用a、b表示事件，使用p(a|b)表示條件概率較抽象。
現在採用另外一套字母體系：
h 和 e(d) ，其中 h = hypothesis（假設），e = evidence（證據）或data（資料），這樣貝葉斯公式就可以表述為通過不斷收集資料 e 來加強對假設 h 的信心。這種表述方法稱為diachronic linguistics（歷史語言學），其中 diachronic 是「隨時間變化」的意思。在 bayes理論中，就是指每當我們收集到乙個新的證據之後，都可以加入到原有bayes系統中用於調整對原有時間的看法（可能是增刪改 + - ×），因此事件h的概率會不斷調整。
那麼貝葉斯公式可列為： p(
h|e)
=p(h
)p(e
|h)p
(e)
其中，公式各變數表述為：
p(h) => 先驗概率（prior probability），又叫基礎概率，是無任何條件限制下時間h發生的概率。
p(h|e) => 後驗概率（posterior probability）
p(e|h) => 條件似然（conditional likelihood），有時候我們稱之為似然概率：
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